Qu’est-ce que l’analyse de sentiment : Un guide bref de la “fouille d’opinions”
Des technologies de pointe comme l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel ont permis la création d’outils vraiment impressionnants pour le service client, le marketing et l’intelligence d’affaires.
L’une de ces solutions, utilisée pour améliorer l’expérience client, est l’analyse du sentiment client, également appelée opinion mining. Essentiellement, il s’agit d’un type de science des données qui s'appuie sur des logiciels pour décoder les sentiments exprimés dans un texte — qu’ils soient positifs, négatifs, neutres ou qu’ils représentent une source potentielle d'inspiration nouvelle. Les données issues de ces analyses peuvent influencer de nombreux aspects de l’entreprise et du marketing, c’est donc indéniablement un outil à explorer.
La fonction de base de l’analyse du sentiment client consiste à évaluer le ton du langage utilisé par les clients et à attribuer un score de sentiment, ou polarité, aux données. Vous pouvez extraire ces données depuis de nombreux endroits :
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L’analyse du sentiment client reste un sous-domaine relativement nouveau de l’analytique, mais il y a beaucoup à apprendre. Allons-y !
Comment fonctionne l'analyse du sentiment client ?
Maintenant que vous savez ce qu’est l’analyse du sentiment client, voyons un exemple simple de son fonctionnement. En résumé, la technologie s’appuie sur un système de catégorisation attribué à différents mots contenus dans un texte donné pour évaluer le sentiment général d’un retour client.
Par exemple, supposons que le système d’analyse du sentiment soit programmé pour reconnaître que le mot heureux est positif. Lorsque des clients laissent un avis disant qu’ils sont heureux d’un produit, l’outil d’analyse du sentiment client classe l’énoncé en utilisant une note de polarité représentée sous forme de valeur numérique entre -1 (sentiment très négatif), 0 (sentiment neutre) et +1 (sentiment très positif). Cette valeur numérique est également appelée score de sentiment. Puisque cet outil exploite l’intelligence artificielle, le logiciel d’analyse du sentiment s’améliore et devient plus précis au fil du temps à mesure qu’il collecte plus de données.
Si la majorité des commentaires sous une publication sur les réseaux sociaux ou sous un avis produit contiennent des mots négatifs comme en colère ou mécontent, l’entreprise peut agir immédiatement au lieu d’attendre un tableau de bord quantitatif détaillant les retours produits.
Les outils d’analyse du sentiment client s’appuient également sur l’analyse de texte pour repérer l’expression du sentiment. Par exemple, les adverbes sont souvent liés aux émotions tandis que les noms propres se rapportent à des personnes ou à des lieux.
Traitement du Langage Naturel (NLP)
Et voilà où ça se complique : le mot cool signifie littéralement frais, de basse température. Mais utilisé dans un retour client ou par un client pour décrire un produit, cool est probablement un énoncé positif exprimant de l’enthousiasme ou la satisfaction du client. Les modèles d’apprentissage automatique de l’analyse du sentiment fonctionnent pour comprendre le langage naturel — c’est-à-dire la véritable émotion et l’intention derrière un retour client, indépendamment du sens littéral. Un outil d’analyse du sentiment basé sur le machine learning classera ainsi cool comme positif.
Le langage humain est très complexe, il n’est donc pas étonnant que les technologies qu’on utilise pour l’analyser soient tout aussi sophistiquées. La plupart des outils utilisent des algorithmes avancés d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond pour classer le texte selon des paramètres additionnels comme l’intention ou le contexte, pas seulement le sentiment. Pour les entreprises qui veulent mieux comprendre leurs clients, toutes ces données valent de l’or. Par exemple, une recherche sémantique contextuelle peut classifier une masse de tweets se plaignant d’une augmentation des tarifs comme pertinents pour la question du prix, même si le mot prix n’est jamais explicitement mentionné. Ainsi, si quelqu’un publie une mise à jour disant : « Je n’en reviens pas de ce que ce service de covoiturage a facturé juste pour un pâté de maisons ! Je serai fauché pendant des mois ! » Grâce au NLP, vos outils d’analyse du sentiment client savent que fauché est devenu un terme lexical courant associé à l’argent, donc l’outil reconnaîtra néanmoins l’information pertinente.
Données utilisées pour l’analyse du sentiment client
De manière générale, tout retour client écrit ou verbal peut être utilisé pour l’analyse du sentiment. Cela inclut les commentaires sur les réseaux sociaux, sur des forums, les avis postés en ligne sur la page produit de l’entreprise ou des blogs spécialisés, dans les sondages ou via des discussions sur des tickets de support. Il est même possible d’acheter des ensembles de données d’analyse du sentiment client en ligne.
Si vous souhaitez adopter une approche proactive, collectez ce type de données en envoyant des enquêtes de satisfaction ou en proposant des notations accompagnées de questions ouvertes.
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Surveillance des réseaux sociaux (ou « Social Listening »)
Les marques peuvent accumuler une grande quantité de retours clients, en particulier sur les réseaux sociaux. Même s’il est vrai que beaucoup ne s’expriment sur Twitter qu’en cas de problème, les discussions qui ont lieu sur ces plateformes ou sur des sites d’avis peuvent révéler une mine d’or sur le sentiment client. Suivre la mention de certains mots et expressions, voire effectuer des requêtes complexes sur les réseaux sociaux ou ailleurs sur le web, porte le nom de social listening. Cela consiste à appliquer des outils d’analyse du sentiment pour surveiller les avis concernant les produits et services. Par exemple, grâce à la méthode appelée brand mention, le social listening va détecter toutes les fois où votre marque est citée et utiliser l’analyse du sentiment pour identifier les tendances du ressenti client.
Le social listening renforce la robustesse de l’analyse du sentiment client, car le modèle de machine learning qui le sous-tend accroît sa capacité d’apprentissage profond.
Cas d’usage et applications de l’analyse du sentiment
L’analyse du sentiment ne se limite pas à la collecte passive de données sur le ressenti client — la réduire à un simple outil de big data serait une erreur. Le machine learning exploité par de nombreux outils d’analyse du sentiment permet de recueillir des données qualitatives qui, combinées à des indicateurs quantitatifs, constituent une ressource puissante pour d’innombrables domaines de l’entreprise et du marketing.
Utiliser l’analyse du sentiment client pour améliorer le service client
Une application courante de l’analyse du sentiment concerne la gestion de la relation client. Lorsqu’un commentaire client est identifié comme négatif, il est possible de déclencher des automatisations pour traiter le problème de façon efficace. Par exemple, le commentaire peut être routé vers les agents spécialisés dans l'apaisement des clients en colère.
Vous pouvez également utiliser l’analyse du sentiment pour agréger rapidement le sentiment général d’un segment démographique. Ce type d’exploration de texte rend les entreprises plus agiles dans leur capacité à répondre aux besoins des clients.
Si une personne publie un commentaire acerbe sur les réseaux sociaux, certains outils d’analyse du sentiment peuvent en avertir l’équipe en charge. Un membre pourra alors contacter rapidement le client via la messagerie de la plateforme, ajoutant une touche d’efficacité et de personnalisation. Ce type d’analyse du sentiment social apporte de nouveaux éclairages, car les gens sont généralement plus directs et informels lors des échanges sur les applications de messagerie.
Utiliser l’analyse du sentiment pour augmenter la notoriété de la marque et la communication
Les émotions qu’éprouvent les clients vis-à-vis d’un produit ou service — et les mots qu’ils choisissent pour les exprimer — peuvent avoir un impact énorme sur l’entreprise. Les gens ont tendance à se fier à leurs amis et à leur famille pour les recommandations.
L’analyse du sentiment peut également aider à mieux cibler la création de contenu et la communication client grâce à la détection des émotions, qui consiste à identifier ce que le client ressent à propos d’un produit ou d’une situation. Les blogs, les appels à l’action et d'autres techniques d’engagement peuvent être ciblés en tenant compte de l’état d’esprit de votre cible. Connaître l’émotion que votre communication suscite chez vos clients vous indique la meilleure façon d’établir un contact, que ce soit via les réseaux sociaux, une landing page, un sondage ou une campagne e-mailing.
Ces outils peuvent également vous indiquer quel ton adopter et sur quels canaux l’utiliser. Par exemple, une tonalité décontractée est souvent mieux perçue sur les réseaux sociaux ou dans une newsletter, tandis qu’un ton plus formel est requis pour le service client. L’analyse du sentiment client vous aide à adapter votre discours sur chaque canal de communication.
Affiner la stratégie marketing grâce à l’analyse du sentiment client
La façon dont les gens réagissent émotionnellement à une campagne marketing est directement liée à son succès ou son échec. Cela permet de mieux comprendre la satisfaction client, tant ses leviers que ses freins.
Lorsqu’une entreprise lance une nouvelle campagne marketing, elle peut utiliser l’analyse du sentiment client pour mener des études de marché et mesurer la réaction du public cible. Ensuite, elle adapte sa stratégie marketing d’après l’analyse obtenue. Repérer des sentiments récurrents à propos d’un produit ou service peut être le point de départ d’une campagne marketing efficace réagissant en temps réel au ressenti client.
Si une campagne suscite un sentiment négatif, cela nuira à la fois à la réputation de la marque et aux ventes ou à la croissance du produit ou service. C’est dans ce contexte que la sophistication d’un outil d’analyse du sentiment prend tout son sens. Ces outils vont plus loin que de simplement détecter une publicité peu performante : ils identifient les ressentis spécifiques envers la campagne et les aspects particuliers générant ces émotions.
L’émotion suscitée par un message de prospection guide également les campagnes directes. L’analyse du sentiment peut révéler à une entreprise que les jeunes détestent l’e-mail, tandis qu’une cible plus âgée n’aime guère les réseaux sociaux. L’entreprise pourra alors proposer une adresse mail pour les seniors et une option chat pour le public plus jeune.
Réaliser une veille concurrentielle
L’analyse du sentiment ne se limite pas à vos clients : vous pouvez aussi étudier les sentiments exprimés envers vos concurrents ! Cela peut s’avérer très utile pour savoir comment vous vous positionnez parmi les leaders du secteur. Qui bénéficie de la meilleure réputation ? Qui récolte le plus de clients insatisfaits dans ses commentaires ? Il y a beaucoup à apprendre des succès et des échecs des autres entreprises !
Améliorer un produit ou un service
Quand des thèmes et problèmes récurrents à propos d’un produit ou service sont soulevés de façon négative, l'analyse du sentiment permet d’identifier ce qu’il faut corriger. Comprendre vraiment ce que veulent vos clients est précieux : cela permet de proposer une offre encore plus aboutie !
Recherche longitudinale sur le sentiment client
Comme je l'ai mentionné précédemment, l'IA devient plus intelligente à mesure qu'elle acquiert davantage d'informations au fil du temps. L'un des principaux avantages d'une analyse de données continue et sur le long terme est la capacité à surveiller les évolutions au fil du temps. Comment la réputation de votre marque se compare-t-elle à il y a cinq ans ? Analysez les tendances pour évaluer ce qui a changé et pourquoi.
Outils pour effectuer une analyse de sentiment
Il existe de nombreux outils pour réaliser des analyses de sentiment client, mais ils ne se valent pas tous.
Certains sont déjà intégrés dans des logiciels de gestion des réseaux sociaux. D’autres sont basés sur la voix et peuvent être utilisés pour détecter le ton lors d’un appel en centre d’appel ou dans un service client téléphonique. D’autres fonctionnent spécifiquement comme plateformes d’analyse de sentiment pouvant être déployées ou intégrées dans divers environnements via API, comme c’est le cas du Natural Language Toolkit (NLTK), une suite d’outils basée sur Python pour le traitement du langage naturel en anglais. Les plateformes d’intelligence client peuvent également être utilisées pour réaliser une analyse de sentiment, car elles sont conçues pour compiler et analyser les données clients afin d’évaluer les comportements et attitudes des consommateurs.
Ce qu'il faut rechercher dans les outils d'analyse de sentiment
Parcourir toutes les options disponibles pour les outils d’analyse de sentiment peut vite devenir déroutant. Il y a certaines fonctionnalités qu’il ne faut pas perdre de vue.
Si vous vous intéressez particulièrement à l’écoute sociale, veillez à une intégration facile avec les plateformes de réseaux sociaux et recherchez des rapports permettant une analyse approfondie du sentiment sur les réseaux sociaux.
Les capacités de votre entreprise sont importantes. Si certains outils fonctionnent en plug and play, d’autres requièrent de solides connaissances en codage.
Trouvez le bon outil d’analyse de sentiment en étant très clair sur les données que vous souhaitez recueillir et en ayant une idée précise de la façon dont vous souhaitez les utiliser.
Les outils les plus populaires pour l'analyse de sentiment client
Il n'y a pas de pénurie d'outils impressionnants pour évaluer les sentiments de vos clients ! Voici quelques outils d'analyse de sentiment remarquables disponibles pour les entreprises souhaitant porter leurs stratégies d'expérience client au niveau supérieur.
Vous souhaitez en savoir plus sur l'analyse de sentiment ? Voici quelques excellentes lectures complémentaires pour approfondir ce que vous venez d'apprendre :
- L’analyse de sentiment utilise-t-elle le machine learning ?
- Comment réaliser une analyse de sentiment sur les réseaux sociaux
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